Difyで構築するWeb調査AIエージェント

2026年03月19日（木）＠TohokuTech#8 にて発表

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1. Difyで構築するWeb調査AIエージェント 〜AIエージェントとは⼀体何なのか︖〜 2026年03⽉19⽇（⽊）＠TohokuTech#8 株式会社テンダ 早川耕平
2. ⾃⼰紹介 • 早川 耕平と申します • エンジニア歴︓６年くらい • Javaエンジニア → ノーコード（Bubble） → Javaエンジニア • 好きなもの • フィギュアスケート、キャンプ、⾃作キーボード • 茶道、コーヒー、ウィスキー、Vtuber、でんじろう先⽣ © TENDA Co.Ltd. 1 ↑うちの猫 ↑推し
3. AGENDA 1. AIエージェントとは何か︖ 2. 企業のAI利⽤における「ガバナンスの壁」 3. Difyの選定理由 4. 実践︓Difyで構築するAI調査エージェント 5. 評価結果 6. まとめと今後の展望 © TENDA Co.Ltd. 2
4. AIエージェントとは何か︖① 「バックスペースキー」の⽐喩 • 従来の⽣成AI︓最初から最後まで⼀筆書きでエッセイを書くようなもの • AIエージェント︓⾃ら草稿を書き、修正箇所を⾃⼰評価し、書き直す（バッ クスペースキーを使う）システム © TENDA Co.Ltd. 3 ※Andrew Ng, “What‘s next for AI agentic workflows”より抜粋
5. AIエージェントとは何か︖② AIエージェントの「基本サイクル」 • 基本サイクル︓外部環境との相互作⽤を通じて、⾃⼰修正しながらゴールを⽬指すループ © TENDA Co.Ltd. 4 ※富⼠通株式会社 『AIエージェントと共に描く、 インテリジェント製造進化の道筋』より作成
6. AIエージェントとは何か︖③ 〜４つの「デザインパターン」〜 © TENDA Co.Ltd. 5 ※Andrew Ng, “What‘s next for AI agentic workflows”より作成 • デザインパターン︓ Andrew Ngが提唱する、AIエージェントのベストプラクティス。
7. 企業のAI利⽤における「ガバナンスの壁」 • 次々と登場する魅⼒的なエージェントサービス • ⾃社のガイドラインに適合しているのか︖ • セキュリティ基準（ISO27001、SOC2など）を満たしているか︖ • 機密情報が再学習に利⽤されないか︖ • MITの”AI Agent Index“によると、プロンプトインジェクション耐性等に対する内部安 全性評価を公開していないサービス → 25 / 30件（約83%） • ⼿作業調査の限界 • 数が多すぎて⼿が回らない • 評価の「属⼈化」、「⾒落とし」や「判断のブレ」 © TENDA Co.Ltd. 6 → AIエージェントを⽤いた調査が有効
8. Difyの選定理由 2026/03/19現在、チャットAIはとても優秀（デザインパターンを実践している）。 それでもDifyを選んだ意義は「プロセスの透明性」「証跡と監査」「運⽤の容易さ」 © TENDA Co.Ltd. 7 ⽐較項⽬ 既存のチャットツール（汎⽤AI） DifyによるAIエージェント構築 プロセスの透明性 推論過程が不明で事後の検証不可 「情報収集→LLMによる評価」という処理 の流れを明確に定義できる。 証跡と監査耐性 根拠となるソースがブラックボックス 内にあるため、事後の監査に堪えない。 何を根拠に評価が⾏われたか、各ステップ の証跡を確実に⾒える形で残せる。 運⽤の容易さ 調査のたびに、⼈間が⼿作業でプロン プトを⼊⼒して指⽰を出す必要がある。 GUI上でcronライクなスケジュール設定 （定期実⾏）ができる。
9. 実践︓Difyで構築するAI調査エージェント © TENDA Co.Ltd. 8 ⼊⼒ ・サービス名 ・プラン名 検索クエリ⽣成 Web検索 初回判定 再検索 クエリ⽣成 Web検索 再判定 DB保存（結果・証跡）
10. 実践︓Difyで構築するAI調査エージェント © TENDA Co.Ltd. 9 ⼊⼒ ・サービス名 ・プラン名 検索クエリ⽣成 Web検索 初回判定 再検索 クエリ⽣成 Web検索 再判定 DB保存（結果・証跡） Tool Use Plan Reflection
11. ⼯夫したポイント① • 検索クエリの⼯夫 • {service} {plan} “used to train” → プランによって規約が違うので、プラン名を明⽰ • Tavily＋Jina（Web検索の鉄板コンビ） • Tavilyだけでよかった → raw_contentがある。 • チェックリストの定義 • LLMにわたす評価基準をプロンプトで定義 • 根拠(evidence)を明⽰させる。根拠がない場合はUnknownとする。 © TENDA Co.Ltd. 10
12. ⼯夫したポイント② • Dify特有のクセ • 変数定義の概念が希薄 • ちょっとした定型処理は「コード実⾏」でカバーする必要あり • Dify特有の便利機能 • フラット化オプション・・・⼆重リストを制限してくれる • JSONスキーマ・・・確実なJSONを返してくれる（諸説あり） • CSV⼀括実⾏・・・ワークフローのみの機能なので注意。途中で変換不可。 © TENDA Co.Ltd. 11
13. 評価結果 • CSVビューツールを作って、⼈の⽬で確認 • 【作成した結果ビューワ（サマリ・詳細）】 https://agentic-ai-research.hk-test-use.workers.dev/ https://agentic-ai-research. hk-test-use.workers.dev/csv_viewer_single_file ※ Basic認証有り User: ten Pass: At4padk6 • Conditional（条件付きYes）が多い。 • 有名なものであってもConditional • ⇒ AIの判定基準が曖昧で、厳しめに倒さざるを得ない。（例︓Cursor、Zapier） • 個⼈⽤プランを弾いているのは好感（例︓Google Gemini） © TENDA Co.Ltd. 12
14. 評価結果 • ChatGPTに投げてみる • PoCとしてはかなり良いです。ただし、このまま意思決定に使うにはまだ危ないです。 • https://chatgpt.com/share/e/69bb89d8-6e98-8005-90fc-c120eb4e4baf • コスト（PoC） • Tavily︓1000検索まで無料だが、使い切ってもう1000件程度実施。8＄程度の超過発⽣ • Open AI API︓3＄ほど利⽤ • 他は無料プラン内で検証した。 © TENDA Co.Ltd. 13
15. まとめと今後の展望 • AIエージェント＝感覚→計画→決定→実⾏のループを回せる • AI⾃⾝でReflection（反省）できる。 • Difyで作ったアプリは今後業務で活かせそう • PoCとしては成功、業務担当の負荷を減らすためにはどうしたらいいか。 • 動的なサービス調査、情報更新 • ⼈間も評価ループを回すべき • 今回は、⾃社の⽣成AIガイドラインを基にAIが出してくれたプロンプトをそのまま利⽤ • → 評価にブレ・厳しめの評価に倒している • → ⾃社の⽣成AIガイドラインも気づいたところを直すべき。 © TENDA Co.Ltd. 14
16. < 15 > ©TENDA Co., Ltd. 終わり ご清聴ありがとうございました🙇